难易程度：
- E - Easy
- M - Medium
- H - Hard
重点程度：1 ~ 10分
第一阶段
- 复杂度分析（M 10分）
- 数组、栈、队列（E 8分）
- 链表（M 9分）
- 递归（M 10分）
- 排序、二分查询（E 7分）
第二阶段
- 散列表（M 8分）
- 二叉树（M 9分）
- 堆和堆排序（M 8分）
- BF/RK字符串匹配算法（E 7分）
- Trie树（M 7分）
- 图的表示（E 8分）
- 深度广度优先搜索（H 8分）
第三阶段
- 四种算法思想（M 10分）
- 跳表（M 6分）
- 拓扑排序、Dijksta算法、A*算法（H 5分）
- B+树（M 5分）
- 位图（E 6分）
第四阶段
- BM、KMP、AC自动机（H 3分）
- 红黑树（H 3分）
- 哈希算法（E 3分）
- 高级篇、实战篇
01|为什么要学习数据结构和算法?
02|如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法?
03|复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
04|复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
基础篇(38讲)
05|数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
06|链表(上) :如何实现LRU缓存淘汰算法?
07|链表(下) :如何轻松写出正确的链表代码?
08|栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
09|队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
10|递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
11|排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
12|排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
13|线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
14|排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
15|二分查找(上) :如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
16|二分查找(下) :如何快速定位IP对应的省份地址?
17|跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
18|散列表(上) : Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
19|散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
20|散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
21|哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
22|哈希算法(下):哈希算法在分布式，系统中有哪些应用?
23|二叉树基础(上) :什么样的二叉树适合用数组来存储?
24|二叉树基础(下) :有了如此高效的散列表，为什么还需要二叉树?
25|红黑树(上) :为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
26|红黑树(下) :掌握这些技巧，你也可以实现-个红黑树
27|递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
28|堆和堆排序:为什么说 堆排序没有快速排序快?
29|堆的应用:如何快速获取到Top 10最热门门]的搜索关键词?
30|图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
31|深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?
32|字符串匹配基础(上) :如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?
33|字符串匹配基础(中) :如何实现文本编辑器中的查找功能?
34|字符串匹配基础(下) :如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
35|Trie树: 如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
36|AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
37|贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
38|分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
39|回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想.
40|初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
41|动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂:最优子结构、无后效性和重复子问题
42|动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
高级篇(9讲)
43|拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
44|最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
45|位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
46|概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
47|向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
48| B+树: MySQL数据库索引是如何实现的?
49|搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能?
50|索引: 如何在海量数据中快速查找某个数据?
51|并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
实战篇(5讲)
52|算法实战(一) :剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53|算法实战(二) :剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54|算法实战(三) :剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55|算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56|算法实战(五) :如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?
